Ⅰ. 서 론
OECD1) 회원국의 경우, 교통사고 피해를 줄이기 위한 지속적인 노력(Oorni and Goulart, 2017;Zirra et al., 2020)으로 교통사고 건수는 1990년에 4,781,003건에서 2020년에 1,604,931건으로, 교통사고 사망자 수는 1990 년에 155,782명에서 2020년에 73,795명으로 감소하는 추세이지만, 아직도 교통사고로 인하여 연간 7만 명 이 상이 사망하고 있다(KoRoad, 2022).
이와 관련하여, 교통안전 선진국은 교통사고를 줄이기 위한 노력 중의 하나로 eCall 시스템을 개발 및 도 입하고 있다(Oorni and Goulart, 2017). eCall은 교통사고 발생 시 긴급구난 기관과 현장상황을 정확하게 파악 할 수 있는 사고정보를 연계하여 교통사고 피해자를 신속하게 구조·구급하도록 지원하는 시스템을 말한다. 유럽 및 러시아에서는 eCall IVS2) 의무 장착 및 eCall 서비스 도입을 위한 법제도를 마련함으로써 신속한 구 조 및 대응체계를 마련하였다(Shibayama and Emberger, 2020;Schaefer, 2019;Oorni et al., 2019;Chariete et al., 2016;Karpik et al., 2016;Oorni et al., 2015).
한국도 eCall 시스템 개발을 위한 프로젝트를 추진하였다(KAIA, 2024). 프로젝트의 주요 목적은 국내 긴급 구난 기관의 요구사항을 반영한 한국형 eCall 시스템 개발하고 통합실증을 통해 사망자 수 및 사회적 비용 감소 효과를 파악하는 것으로 본 논문에서는 한국형 eCall 시스템 개발에 대한 주요 내용과 통합실증 결과를 소개하고 eCall 시스템 도입 및 확산을 위한 법제화 필요성을 제언한다.
Ⅱ. 선행 연구 고찰 및 국내 교통사고 관련 현황 분석
1. 선행 연구 고찰
유럽연합은 1991년부터 eCall 시스템을 위해 단일번호 체계 채택, 개인위치정보 수집 권고 등 법제도를 제 정(EU, 2024)함으로써 eCall 시스템 도입을 위한 기반을 마련하고 Harmonized eCall EuROpean Pilot (HeERO3)) 프로젝트를 추진하였다(Oorni and Goulart, 2017;Căruțașu et al., 2016;Li et al., 2020). 본 프로젝트를 추진하 는 과정에서 eCall IVS와 eCall 센터 간 연계되는 정보로 MSD4)를 표준(Căruțașu et al., 2016;Oorni and Korhonen, 2014;European Standards, 2015)으로 제정하여 유럽전역의 eCall 시스템의 상호호환성을 확보하였 다. 또한, 본 프로젝트에서 통합실증을 위한 KPI5)를 정의(NavCert GmbH, 2012)하고 통합실증 결과를 기반으 로 유럽연합은 2018년 4월부터 FPI6) eCall IVS 의무 장착을 시행하였다(Hadjidimitriou et al., 2019;Baumann et al., 2019;Harmonised eCall European Pilot, 2012).
러시아의 ERA-GLONASS7)는 교통사고 발생 시 사고 위치 등 사고정보를 중앙관제센터와 경찰에 전송하 기 위한 시스템이다. 러시아는 2010년 5월부터 2013년 11월까지 ERA-GLONASS 시범 서비스 이후 2013년 12 월부터 eCall IVS 의무 장착(Russian Federation, 2015)을 시행하고 2015년 1월 1일부터 eCall 서비스를 도입하 였다(Oorni and Goulart, 2017;Shibayama and Emberger, 2020;Emergency Response to Accidents-GLONASS, 2021).
일본은 1996년 정부의 ITS 계획(Comprehensive Plan for ITS in Japan)을 기반으로 교통사고 발생 시 신속한 대응을 위한 서비스 개발 연구를 추진하였고 렉서스, 도요타, 마쯔다 등 완성차 제작사의 승용차 및 밴을 대 상으로 2000년 9월부터 일본의 eCall 서비스인 Helpnet을 시작하였다(Oorni and Goulart, 2017).
일부 국가는 eCall 서비스 도입을 위한 연구와 법제화를 추진하는 과정에서 기대효과를 분석하였고 그중 에서 유럽, 호주에서 도출한 기대효과(Tomasz et al., 2011)는 <Table 1>과 같다.
<Table 1>
Expected Effects of eCall Service in Europe and Australia
반면, 우리나라는 eCall 시스템 개발 및 기대효과 등 eCall 관련 연구가 부족하였으며 결과적으로 eCall 시 스템 도입이 늦어지고 있다. OECD 교통사고 통계에 따르면 2020년 기준으로 우리나라는 자동차 1만대당 사 망자 수가 1.1명으로 OECD 회원국 평균 0.7명보다 약 63% 높으며, 회원국 중 5위를 차지하고 있다(KoRoad, 2023). 우리나라도 교통안전 선진국처럼 eCall 시스템 개발하고 통합실증을 통한 기대효과를 기반으로 eCall 시스템 도입이 필요하다.
2. 국내 교통사고 관련 현황 분석
국내에서 발생한 2013년부터 2022년까지 교통사고 집계(KoRoad, 2023) 결과를 분석한 내용은 <Table 2>와 같으며, 교통사고 발생건수 비율은 차대차 사고가 77.1%로 가장 높은 반면 치사율8)은 차량단독 사고가 8.4% 로 가장 높게 나왔다.
<Table 2>
Comparison of the number of accidents and deaths by type of traffic accident in Korea (2013-2022)
| Type of traffic accident | Number of accidents (num) | Rate of accident (%) | Number of deaths (num) | Rate of death (%) | Rate of fatality8) (%) |
|---|---|---|---|---|---|
| Vehicle to vehicle | 151,676 | 77.1 | 1,171 | 42.8 | 0.8 |
| Vehicle to person | 37,285 | 18.9 | 901 | 32.9 | 2.4 |
| Vehicle alone | 7,871 | 4.0 | 660 | 24.1 | 8.4 |
| Total | 196,832 | 100 | 2,732 | 100 | 12 |
* Source: Traffic Accident Analysis System in 2023 (KoRoad)
교통사고 신고가 접수되더라도 긴급구난 기관이 신속하게 교통사고에 대응하기 위해 정확한 위치정보가 파악되어야 한다. 하지만 방송통신위원회에서 2022년에 시행한 긴급구조 위치정보의 품질을 측정한 결과 약 21.6m 정도의 위치오차 발생하였고 정확한 위치를 파악하기에는 부족한 현실이다(KCC9), 2023). <Fig. 1>처 럼 부정확한 위치정보로 인하여 긴급구난 차량이 A 지점, B 지점, C 지점을 등 사고가 발생하지 않는 지점 을 거쳐 실제 사고 현장에 도착하는 경우가 발생하게 되고 결과적으로 현장에 도착하는 데 걸리는 시간이 늘어날 수밖에 없다.
<Fig. 1>
Issues for ambulances to arrive at accident site arrival due to location information accuracy
이와 관련하여 2016년부터 2019년까지 경기도 소방재난본부에 접수된 일반도로 교통사고 108,721건과 고 속도로 교통사고 143건에 대해 구급차가 현장에 도착하는데 발생한 위치변경 신고 횟수를 분석한 결과는 <Table 3>과 같다.
<Table 3>
Analysis of report status of location change until arrival at ambulance accident site
| A traffic accident in a general road | A traffic accident in highway | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Number of report for location change | Number | Percentage(%) | Number of report for location change | Number | Percentage(%) |
| 0 | 53,769 | 49.5 | 0 | 9 | 6.3 |
| 1 | 36,594 | 33.6 | 1 | 38 | 26.6 |
| 2 | 12,850 | 11.8 | 2 | 31 | 21.7 |
| 3 | 3,771 | 3.5 | 3 | 32 | 22.4 |
| 4 | 1,171 | 1.1 | 4 | 15 | 10.5 |
| 5 or more times | 566 | 0.5 | 5 or more times | 18 | 12.5 |
| sum | 108,721 | 100 | sum | 143 | 100 |
* Source: Gyeonggi-do Fire Services
경기도 소방재난본부에 접수된 교통사고 이외에 고속도로 운영기관에서 2008년부터 2014년까지 수집한 고속도로 교통사고 17,285건 중 소방차가 현장에 도착한 1,706건을 포함하여 교통사고 발생 시 구급차가 현 장 도착까지 평균 소요시간을 계산한 결과는 <Table 4>와 같다.
<Table 4>
Average time required for an ambulance to arrive at the scene in case of a traffic accident
| Target | Number | Time required to arrive onsite | |
|---|---|---|---|
| Gyeonggi-do Fire Services | Highway traffic accident | 143 | 12 min 25s |
| General road traffic accident | 108,721 | 6 min 42s | |
| Highway operator | Highway traffic accident | 1,706 | 16 min 26s |
* Source: Gyeonggi-do Fire Services, Korea Expressway Corporation
일반도로의 경우 6분 42초이며, 고속도로의 경우에는 16분 26초로 나타났다. 현장 도착까지의 구조 및 구 급활동의 골든타임은 5분(Hong and Choi, 2018)으로 일반도로 및 고속도로 모두 5분 내에 현장에 도착하지 못하고 있는 실정이다.
국내 교통사고 현황을 분석한 결과 차량 단독사고의 경우 사망사고로 이어질 가능성이 상당히 높을 것으로 추정된다. 그 이유 중 하나로 긴급구난 기관은 교통사고 발생 시 통신사 기지국과 신고자 또는 목격자와의 음성통화로 위치정보를 파악하며 부정확한 경우가 많기 때문이다. 교통사고를 자동으로 감지하고 정확한 위치 정보를 수집하여 통보할 수 있는 eCall 시스템을 통해 교통사고 발생 시 유기적이고 신속한 대응이 필요하다.
Ⅲ. 아키텍처
1. eCall 시스템 구성 및 역할
eCall 시스템은 <Fig. 2>와 같이 eCall IVS, eCall 센터, 긴급구난 기관으로 구성하였다.
eCall IVS는 차량 내 설치되는 장치로써 차량충돌과 같은 긴급상황이 발생하면 eCall 센터에 MSD를 전송 하고 음성통화를 연결한다. eCall 센터의 운영요원은 긴급상황 파악을 위해 더 많은 정보가 필요하다고 판단 되는 경우 eCall IVS에게 추가로 ESD10)와 차량 내부 사진을 요청할 수 있다.
eCall 센터는 수신된 ESD 정보를 활용하여 탑승자의 상해중증도 추정 정보를 자동으로 산출하여 eCall 운 영요원에게 표출한다. eCall 센터 운영요원은 MSD, ESD, 상해중증도 추정 정보, 차량 내부 사진, 음성통화를 통해 수집된 교통사고 발생정보를 긴급구난 기관에 전송한다.
2. 연계정보 정의
연계정보는 eCall IVS에서 eCall 센터로 전송되는 정보와 eCall 센터에서 긴급구난 기관에 전송되는 정보로 구분된다. eCall IVS에서 eCall 센터로 전송되는 정보는 기 표준에 정의된 데이터(European Standards, 2015)와 국내 긴급구난 기관이 요청하여 만든 데이터로 구분되며 국내 긴급구난 기관에서 요청한 데이터는 차량 위 치이력 정보, 에어백 전개 여부 등 현장 상황을 파악하는 데 필요한 ESD(<Fig. 3>)와 차량 내부 사진으로 구 성된다. 그리고 eCall IVS에서 eCall 센터로 전송되는 정보를 기반으로 eCall 센터와 긴급구난 기관 간 연계 정보를 정의하였다(<Fig. 4>).
3. 동작절차
긴급구난 상황 발생시 eCall 시스템의 전체적인 동작절차는 <Fig. 5>와 같으며, ESD와 차량 내부 사진을 제외하면 NG eCall11) (Subudhi et al., 2020;Markakis et al., 2017a;Markakis et al., 2017b)과 동일하여 유럽 시 스템과의 상호호환성도 고려하였다. 다만, ESD와 차량 내부 사진의 경우 국내 긴급구난 기관에서 요구하는 정보를 반영한 것으로 ESD와 차량 내부 사진에 대한 전송절차를 별도로 정의하였다.
<Fig. 4>의 interationDataVehicletoCenter는 제조사에 따라서 자유롭게 설정할 수 있도록 설계하였고 본 연 구에서는 긴급구난 기관 담당자와 논의를 통해 1초당 30개를 생성하도록 설정했으며 eCall IVS가 MSD와 ESD 를 전송하는 매커니즘은 <Fig. 6>과 같다. eCall IVS는 ESD에 포함되는 정보를 계속 버퍼링하며 교통사 고가 발생하거나 탑승자가 SOS버튼을 누르면, T1(20s)와 T2(10s) 동안 저장된 정보를 활용하여 ESD를 생성 한다.
Ⅳ. eCall 시스템 개발
eCall 시스템은 <Fig. 2>처럼 eCall IVS, eCall 센터, eCall 센터와 긴급구난 기관 간 정보연계로 구성된다.
eCall IVS는 완성차 제작사가 통상적으로 요구하는 전기 전자적 환경, 특수환경, 전자파 적합성 기계적 환경 에 대하여 공인시험기관의 성적서를 획득하였다. 또한, eCall IVS는 SLED 테스트, KNCAP12) 충돌 테스트, 규격 로 및 도로 주행 테스트를 통해 신뢰성을 확보함으로써, 상용화 가능한 수준으로 개발되었다(Kim and Kim, 2018;Kim et al., 2018). 또한, 긴급상황 발생 시 차량의 정확한 위치정보를 수집하기 위하여 멀티채널 지원이 가능한 GNSS13) 모듈을 사용하였다. eCall IVS는 터널, 고가 아래 등 GNSS 음영 구간에서도 차량의 위치 정보 를 지속적으로 추적하기 위해 DR14) (Takeyama et al., 2017;Barthels et al., 2017) 기능을 적용하였다(Kim and Kim, 2018). 또한, eCall IVS는 교통사고가 발생하지 않았으나 탑승자에게 응급상황이 발생한 경우를 대비하여 수동으로 신고할 수 있는 SOS 버튼이 포함하여 개발하였으며 eCall IVS 이미지는 <Fig. 7 (a)>와 같다.
eCall 센터는 MSD, ESD, 차량 내부 사진, 탑승자와 음성통화를 통해 운영요원이 신속하게 현장상황을 파 악할 수 있도록 개발되었으며 이미지는 <Fig. 7 (b)>와 같다. 또한, ESD를 통해 수집된 정보를 활용하여 탑승 자의 상해중증도 추정정보를 표출할 수 있고 긴급구난 기관에 교통사고 발생정보를 전송할 수 있으며 24시 간 무중단 운영될 수 있도록 이중화하였다.
eCall 센터와 긴급구난 기관 간 정보연계는 웹 기반으로 개발하여, 긴급구난 기관 담당자들이 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다. 다만, 소방기관의 경우, 소방기관의 요청에 따라 ｢자동화재속보설비의 속보기의 성능인증 및 제품검사의 기술기준｣별표 1에 따라 정보를 연계하였다.
Ⅴ. 통합실증
1. 통합실증 환경
eCall 시스템의 통합실증을 위해 실제로 교통사고를 발생시킬 수는 없으므로 통합실증은 실사고 시험군과 가상사고 시험군으로 구성하였다.
실사고 시험군 사이트는 전국 시·군 지자체 공모를 통해 안양시와 화성시가 선정되었다. eCall IVS는 안양 시와 화성시 권역에서 24시간 운영 중인 택시, 소방차, 교통약자이동지원 차량 185대에 설치하였으며 설치 이미지는 <Fig. 8 (a), (b)>와 같다. 가상사고 시험군 사이트는 전국의 주요 고속 및 일반도로를 대상으로 하 였으며, eCall IVS는 연구진 차량 15대에 설치하였다.
eCall 센터는 안산시 내 임대한 사무실에 구축하였다. eCall 센터는 소방청, 국립중앙의료원, 안양시 및 화 성시 교통정보 센터, 화성도시공사 교통약자이동지원센터와 교통사고 발생정보를 연계하였으며 세부 이미지 는 <Fig. 8 (c), (d)>와 같다.
통합실증은 2019년 6월 1일부터 10월 31일까지 총 5개월 동안 진행되었다. 가상사고 시험군의 시험차량 주행경로는 고속도로와 일반도로로 구별하였다. 세부적으로는 시내, 산, 강, 논밭, 바다, 터널 등 다양한 환경 에서 eCall 시스템의 정상동작여부를 확인할 수 있도록 주행하였다. 가상사고 시험군은 연구진이 직접 eCall IVS의 SOS 버튼을 눌러서 MSD를 발생시켰고 MSD의 test call 데이터를 true로 설정하여 eCall 센터에서 MSD 수신시 가상사고로 인식할 수 있도록 하였다. 가상사고 시험의 경우, eCall 시스템의 다양한 기능을 확 인하기 위해서 <Table 5>와 같이 시험 ID를 정의하였고, eCall 센터 운영요원은 시험 ID 3~6에 대해서는 반 드시 ESD와 차량 내부 사진을 요청하도록 하였다.
<Table 5>
The definitions of the virtual accident test items
| Test ID | eCall center operator | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Confirmation via voice call | Request to eCall IVS | ||||
| 1 | False report | - | - | ||
| 2 | No injuries | - | - | ||
| 3 | Injury is less than severe | Confirmation of fire occurrence, vehicle overturning, trapped person, evacuation, and consciousness | ESD, In-vehicle images | ||
| 4 | Injury is more than severe | ||||
| 5 | Multiple casualties (10 or more) | ||||
| 6 | No voice (passenger does not answer) | - | ESD, In-vehicle images | ||
실사고 시험군의 차량은 별도의 주행경로 없이 평소와 동일하게 운행되었다. 안양시와 화성시의 택시, 소 방차, 교통약자이동지원차량에 설치된 eCall IVS은 test call 데이터를 false로 설정하여 eCall 센터에서 실제 사고로 인식할 수 있도록 설정하였다.
2. 통합실증 결과
통합실증 결과는 유럽 HeERO 프로젝트에서 eCall 시스템 테스트를 위해 정의한 KPI 중 적용할 수 있는 일부 KPI(Li et al., 2020)로 분석하였다. 또한, 통합실증 결과 분석 시 ESD, 차량 내부 사진 요청횟수와 성공 수신률 분석을 위해 KPI를 새롭게 정의하였다. 통합실증 결과는 도로의 특성에 따라서 일반도로와 고속도로 를 구분하여 분석하였으며 결과는 <Table 6>과 같다.
<Table 6>
The results of the integrated demonstration tests
| ID of KPI | Name of KPI | Unit | Results | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Total | Highway | General road | |||
| KPI 001a | Number of automatically initiated eCalls | num | 1 | 0 | 1 |
| Downtown | 1 | 0 | 1 | ||
| KPI 001b | Number of manually initiated eCalls | num | 2,817 | 805 | 2,012 |
| Mountain | 643 | 302 | 341 | ||
| Tunnel | 60 | 43 | 17 | ||
| Farmland | 624 | 260 | 364 | ||
| Downtown | 1293 | 168 | 1,125 | ||
| River | 116 | 26 | 90 | ||
| Sea | 81 | 6 | 75 | ||
| KPI 003 KPI 004 KPI 006 |
(KPI 003) Success rate of received MSDs (KPI 004) Success rate of correct MSDs (KPI 006) Success rate of established voice transmissions |
[%] | 99.25 | 98.76 | 99.45 |
| Mountain Tunnel Farmland | 99.5 | 99.3 | 99.7 | ||
| 95.0 | 93.0 | 100 | |||
| 99.6 | 99.6 | 99.7 | |||
| Downtown | 99.1 | 98.2 | 99.3 | ||
| River | 98.3 | 96.2 | 98.9 | ||
| Sea | 100 | 100 | 100 | ||
| KPI 008 | Time for call establishment | [s] | 18 | 19 | 17 |
| KPI 009 | Accuracy of position | [m] | 1.20 | 1.95 | 0.92 |
| KPI 017 | Dispatch time of incident data to rescue forces | [s] | 86 | 84 | 86 |
| KPI 02915) | Number of request extension MSDs | num | 1,856 | 439 | 1,417 |
| Mountain | 405 | 166 | 239 | ||
| Tunnel | 26 | 16 | 10 | ||
| Farmland | 427 | 134 | 293 | ||
| Downtown | 856 | 106 | 750 | ||
| River | 92 | 13 | 79 | ||
| Sea | 50 | 4 | 46 | ||
| KPI 030?) | Success rate of correct extension MSDs | [%] | 100 | 100 | 100 |
| KPI 03116) | Number of requests to in-vehicle photos | num | 1,785 | 430 | 1,355 |
| Mountain | 392 | 163 | 229 | ||
| Tunnel | 25 | 15 | 10 | ||
| Farmland | 408 | 133 | 275 | ||
| Downtown | 823 | 103 | 720 | ||
| River | 88 | 12 | 76 | ||
| Sea | 49 | 4 | 45 | ||
| KPI 032?) | Success rate of correct in-vehicle photos | [%] | 100 | 100 | 100 |
통합실증 기간 동안 자동신고(KPI 001a)와 수동신고(KPI 001b)를 포함하여 총 2,818건이 발생되었다. 자동 신고의 경우, 안양에서 운영 중인 택시에서 1건 발생하였는데 30km/h 이하의 경미한 사고였음에도 불구하고 즉시 검지하였다. 하지만, 택시기사의 요청으로 소방, 의료 기관에 교통사고 발생정보를 연계하지 않았다 (KPI 001a).
수동신고(KPI 001b)는 총 2,817건을 발생하였고 고속도로의 경우, 산, 논밭, 도심지, 터널, 강, 바다 순서였 으며 일반도로의 경우, 도심지, 논밭, 산, 강, 바다, 터널 순서로 측정되었다. 이는 산과 논밭이 전국토의 약 81%를 차지하는 한국의 지형적 특성 때문이다.
MSD 수신성공률 및 정상수신률(KPI 003, 004)은 고속도로의 경우, 바다가 100%로 가장 좋게 나타났고 논 밭, 산, 도심지, 강, 터널 순서로 측정되었다. 일반도로의 경우, 터널과 바다가 100%로 가장 좋게 나타났고 산, 논밭, 도심지, 강 순서로 측정되었다. 자동신고와 수동신고를 포함한 2,818건 중 21건은 eCall 센터에서 MSD를 수신하지 못하였으며, 21건에 대해 eCall IVS와 eCall 센터 로그를 분석한 결과 19건은 eCall IVS에서 MSD 전송은 시도하였으나 센터에서 수신이 되지 않았다. 나머지 2건은 위치정보가 수집되지 않아 발생된 오류로 산과 강 주변(고가 다리 아래)에서 발생되었다(KPI 003, 004).
또한, 음성통화 연결 성공률이 MSD 수신성공률 및 정상수신률과 동일 한 이유는 eCall IVS은 MSD를 송 신하면서 VoIP 기반으로 음성통화를 시도하며 eCall 센터가 MSD를 정상적으로 수신하는 경우, 음성통화도 일반적으로 문제없이 연결되기 때문이다(KPI 006).
call 연결 소요시간(KPI 008)은 자동신고(KPI 001a) 1건과 수동신고(KPI 001b) 2,817건 중 통신오류 21건을 제외한 2,796건으로 분석하였다. 고속도로와 일반도로의 call 연결 소요시간의 최대값은 모두 40초 이내로 측 정되었으며, 중간값은 16~18초 사이로 측정되었다(<Fig. 11 (a), (b)>).
위치측위 오차(KPI 009)를 측정하기 위해 가상사고 시험군 차량에 위치측위 오차가 2~3 m인 초정밀 위치 측위 장치를 설치하였다. 초정밀 위치측위 장치와 eCall IVS 간 시각을 동기화 한 후 MSD의 시각과 초정밀 위치측위 장치 시각이 동일한 시점의 위치측위 오차를 계산하였으며 위치측위 오차 계산방법은 유럽 HeERO 프로젝트에서 사용한 “Haversine formula”를 동일하게 적용하였다(Onemayin et al., 2020). 위치측위 오 차의 평균값은 고속도로 1.95 m, 일반도로 0.92 m로 미국(Angelis et al., 2012;Schloemann et al., 2015), 유럽 (Choi et al., 2017;EENA, 2024), 한국(KCC, 2023;BAI, 2022)에서 제시하는 기준인 50 m이내를 만족하였다 (<Fig. 11 (c), (d)>).
사고발생부터 소방기관 사고정보 전파 소요시간(KPI 017)의 평균은 고속도로 84초, 일반도로 86초로 비슷 하게 나타났다. 고속도로와 일반도로의 소방기관 사고정보 전파 소요시간 중간값은 90초 이내였으나, 최대값 은 180초 이내로 중간값과 최대값 간의 격차가 많이 있었다. 그 이유는 <Table 3>의 시험 ID 3~5의 경우, eCall 센터 운영요원은 탑승자와 음성통화를 통해서 화재발생, 차량전복, 끼인사람, 이탈자 여부, 의식 유무, 상해 중증도 여부를 확인하는 과정에서 eCall 센터 운영요원은 탑승자간 통화가 길어지면서 소방기관 사고정 보 전파 소요시간도 늘어났다. 결과적으로 교통사고가 발생하는 경우 eCall 시스템을 통해서 교통사고 발생 위치, 화재발생여부, 차량전복여부, 상해 중증도 정도 등 긴급구조에 필요한 다양한 정보를 약 3분 이내에 긴 급구난 기관에 전송할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다(<Fig. 11 (e), (f)>).
eCall 센터 운영요원은 <Table 3>에서 정의한 시험 ID에 따라서 eCall IVS에 ESD와 차량 내부 사진을 요청 하였다. eCall 센터 운영요원이 요청한 1,856건의 ESD와 1,785건의 차량 내부 사진은 eCall IVS로부터 모두 정상적으로 수신되었고 eCall 센터 운영요원에게 즉시 표출되었다(KPI 029, KPI 030, KPI 031, KPI 032).
통합실증 결과를 종합하면 eCall 시스템을 도입하는 경우 전국에서 발생되는 교통사고의 99% 이상을 20초 이내에 파악가능한 것으로 나타났다. 위치측위 오차는 2 m 이내로 교통사고 발생 지점을 정확하게 파악할 수 있고. 새롭게 추가된 ESD와 차량 내부 사진을 통해 긴급구난 기관은 신속하고 적절한 대응이 가능할 것 으로 확인되었다.
3. 한국과 유럽의 통합실증 결과 비교
유럽 HeERO 프로젝트에 참여한 8개 국가(Netherlands, Czech Republic, Sweden, Croatia, Germany, Italy, Romania, Greece)에서도 통합실증을 시행하였다. 유럽 HeERO 프로젝트 참여국은 국가별 eCall 시스템 구축 상황에 따라서 일부 KPI에 대해서 측정하였다. 통합실증을 시행한 8개 국가 중 자동신고와 수동신고(KPI 001)를 합친 횟수가 1,000번 이상인 국가와 본 연구에서 측정한 KPI를 비교하면 다음과 같다.
<Table 7>
Comparison of Korean and European integrated demonstration test results
| Name of KPI (ID) | KR | NL | SE | HR | DE | RO | GR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Number of automatically initiated eCalls (KPI 001a) | 1 | 685 | 1,051 | 5,536 | 14,056 | 210 | 1,482 |
| Number of manually initiated eCalls (KPI 001b) | 2,817 | 1,992 | N/A | 3,157 | 302 | 1,039 | 178 |
| Success rate of received MSDs (KPI 003) | 99.25 | 93.0 | 98.2 | 98.1 | 91.2 | 85.0 | 77.2 |
| Success rate of correct MSDs (KPI 004) | 100 | 100.0 | 100.0 | 100.0 | 99.9 | 85.0 | 80.6 |
| Success rate of established voice transmissions (KPI 006) | 99.25 | 93.0 | N/A | 98.1 | 91.4 | 100.0 | 87.3 |
| Time for call establishment (KPI 008) | 18 | 10.0 | N/A | N/A | N/A | 6.3 | 5.8 |
| Accuracy of position (KPI 009) | 1.2 | 17.0 | N/A | 5.2 | N/A | N/A | N/A |
* Country names are indicated as codes according to ISO 3166 (KR: Korea, NL: Netherlands, SE: Sweden, HR: Croatia, DE: Germany, RO: Romania, GR: Greece)
** Source of European demonstration test resluts: https://heero-pilot.eu/
통합실증에서 한국과 유럽의 가장 큰 차이점은 실증환경이다. 통신환경 측면으로 한국은 LTE망을 이용하였고, 유럽은 2G/3G망을 통해서 eCall IVS와 eCall 센터 간 정보를 연계하였다. 유럽은 연구진 차량에 eCall IVS 설치 후 가상사고 시험으로 eCall 시스템을 평가하였다. 유럽은 수동으로 MSD를 발생시키더라도 automaticActivation 데이터를 변경하여 자동신고로 MSD를 전송할 수 있도록 준비하였다.
반면, 한국은 통합실증 시 실사고 시험군과 가상사고 시험군으로 구성하고 eCall IVS가 실제 교통사고가 발생하는 경우에는 자동신고, SOS 버튼을 누르는 경우에는 수동신고가 되도록 설정하였다. 그 결과, 한국은 실제 교통사고가 발생되어야 측정되는 자동신고l(KPI 001a)가 유럽 국가에 비해 상당히 적었고, 수동신고 (KPI 001b)는 크로아티아를 제외하면 가장 많았다.
MSD 수신성공률(KPI 003)과 MSD 정상수신률(KPI 004)은 한국이 가장 높았고, 그 다음으로 스웨덴, 크로 아티아, 네덜란드, 독일, 루마니아, 그리스 순서로 측정되었다. 음성통화 연결 성공률(KPI 006)은 루마니아가 가장 높게 나왔으며, 그 다음으로 한국, 크로아티아, 네덜란드, 독일, 그리스 순으로 측정되었다. call 연결 소 요시간(KPI 008)의 경우 그리스가 가장 낮게 나왔으며, 그 다음으로 루마니아, 네덜란드, 한국 순서로 측정되 었다. 한국의 경우, 수동으로 MSD 발생시 10초 대기시간이 있으므로 다른 국가보다 높게 측정되었다. 위치 측위 오차(KPI 009)의 경우, 한국이 가장 낮게 측정되었고 그 다음으로 크로아티아와 네덜란드 순서로 나타 났으며 측정한 3개 국가 모두 유럽(J. Choi et la., 2017, EENA, 2014)에서 제시하는 기준을 만족하였다.
그럼에도 불구하고 한국과 유럽 모두 MSD 수신성공률(KPI 003)이 100%를 만족하지 못했다. 심야에 도시 외곽지역에서 교통사고 발생 시 eCall IVS가 동작하지 않을 가능성이 있는 것으로 이에 대한 보완이 필요하 다. 또한, 위치측위 오차(KPI 009) 를 측정하지 않은 국가들이 있으며, eCall 시스템 도입을 위해서는 반드시 테스트를 통해 확인할 필요가 있다.
Ⅵ. eCall 시스텝 도입 기대효과
교통사고 발생부터 병원도착까지 구체적인 절차는 <Fig. 10>과 같으며, eCall 시스템을 도입하면 T1, T2, T4의 시간을 단축할 수 있다.
<Fig. 10>
The potential time reduction between a traffic accident and hospital arrival achieved by implementing the eCall system
하지만, 소방청, 경찰 등 교통사고에 대응하는 기관은 교통사고가 접수된 시각부터 기록하기 때문에 T1, T2의 시간 단축 효과를 산출하기 어렵다. 반면, 교통사고 발생 시 긴급구난 차량이 한번에 도착하지 못하는 위치정보 변경 신고에 대해서는 <Table 3>과 같이 기록되고 있다. eCall 시스템이 도입으로 정확한 위치정보 가 수집된다면 긴급구난 차량이 한 번에 현장에 도착함으로써 발생되는 T4 시간 단축 효과는 측정할 수 있 다. 이에, eCall 시스템 도입 시 기대효과로 T4 시간 단축 효과를 분석하였다. 또한, 단축된 시간만큼 교통사 고 사망자 수 감소와 사망자 수 감소에 따른 사회적 비용 감소 효과도 함께 분석하였다.
분석 대상은 앞서 국내 교통사고 현황분석에 사용된 고속도로 운영기관에서 수집한 고속도로 교통사고 1,706건과 경기 남부에서 발생한 일반도로 교통사고 108,721건으로 하였다. 분석 방법은 교통사고 발생 지점 에 긴급구난 차량이 도착하는 시간 대비 정확한 위치정보를 통해 한 번에 교통사고 발생 지점에 도착하는 시간을 비교하였다.
단축된 시간을 2005년부터 2022년까지 교통사고에 적용하였으며, 모든 차량에 eCall IVS가 설치되어 있는 것으로 가정하였다. 사망자 수 감소 효과는 미국 외상학회지에 게재된 외상환자가 병원도착 전까지 소요시 간에 따른 사망률에 대한 논문을 참조하여 병원도착시간이 1분 줄어들 때마다 2% 감소하는 것으로 적용하 였다(Nasser et al., 2020). 사회적 비용 감소는 도로교통공단에서 발표한 사망자 수가 1명 줄어들 때마다 563,603달러를 적용하여 산출하였다(KoRoad, 2023).
1. 시간 단축 효과
시간 단축 효과를 도출하기 위해 먼저, 긴급구난 기관이 기록한 긴급구난 차량이 현장에 도착하는데 소요 되는 시간을 확인했다. 그리고 포탈사이트에서 제공하는 길찾기를 이용하여 긴급구난 차량이 한 번에 현장 에 도착했을 때 소요되는 시간을 비교하였다. 이때 긴급구난 차량이 출동한 요일, 시각과 길찾기로 측정한 요일, 시각을 동일하게 하여 그 당시의 교통상황을 최대한 반영하였다.
고속도로 운영기관에서 수집한 고속도로 교통사고 1,706건과 경기도 소방재난본부에 접수된 일반도로 교 통사고 108,721건을 대상으로 분석한 결과는 <Table 8>과 같으며 결과적으로 eCall 시스템 도입 시 교통사고 발생부터 병원도착까지 시간은 고속도로는 평균 3분 38초, 일반도로는 평균 1분 22초 단축할 수 있는 것으로 나타났다.
<Table 8>
The effect of eCall system adoption on time reduction
| Target | Cases | eCall system not adopted (Average Time) | eCall system adopted (Average Time) | Time that can be shortened (Average Time) |
|---|---|---|---|---|
| Highway traffic accidents | 1,706 | 16 min 26s | 12 min 48s | 3 min 38s |
| General road traffic accidents | 108,721 | 6 min 42s | 5 min 20s | 1 min 22s |
2. 사망자 수 및 사회적 비용 감소 효과
과거에 발생한 교통사고 사망자 수와 미래에 예측되는 교통사고 사망자 수를 기반으로 eCall 시스템 도입 시 사망자 수 감소와 사회적 비용 감소 효과를 분석하였다. <Table 9>에서 볼 수 있듯이 2005년부터 2022년 까지 교통사고로 사망자 수는 82,662명이며, eCall 시스템 도입 시 교통사고 발생부터 병원도착 시간이 단축 됨으로써 사망자 수는 약 2.64%인 2,185명, 사회적 비용은 약 1,026,100천달러 감소할 것으로 나타났다.
<Table 9>
The effect of eCall system adoption on reducing the number of deaths and social costs
| Year | Traffic accident deaths | Reduction in traffic accident deaths | Reductionin social cost ($×1,000) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Total | Highways | General roads | Total | Highways | General roads | ||
| 2005 | 6,370 | 402 | 5,968 | 168 | 27 | 141 | 78,862 |
| 2006 | 6,323 | 467 | 5,856 | 170 | 31 | 139 | 79,642 |
| 2007 | 6,162 | 420 | 5,742 | 164 | 28 | 136 | 76,910 |
| 2008 | 5,865 | 409 | 5,456 | 156 | 27 | 129 | 73,388 |
| 2009 | 5,833 | 397 | 5,436 | 155 | 26 | 129 | 72,792 |
| 2010 | 5,027 | 356 | 4,671 | 134 | 24 | 111 | 63,012 |
| 2011 | 4,721 | 256 | 4,465 | 123 | 17 | 106 | 57,606 |
| 2012 | 4,754 | 318 | 4,436 | 126 | 21 | 105 | 59,216 |
| 2013 | 4,438 | 267 | 4,171 | 116 | 18 | 99 | 54,681 |
| 2014 | 4,219 | 243 | 3,976 | 110 | 16 | 94 | 51,766 |
| 2015 | 4,620 | 241 | 4,379 | 120 | 16 | 104 | 56,183 |
| 2016 | 4,292 | 273 | 4,019 | 113 | 18 | 95 | 53,178 |
| 2017 | 4,184 | 248 | 3,936 | 110 | 16 | 93 | 51,477 |
| 2018 | 3,779 | 252 | 3,527 | 100 | 17 | 83 | 47,055 |
| 2019 | 3,347 | 206 | 3,141 | 88 | 14 | 74 | 41,332 |
| 2020 | 3,080 | 223 | 2,857 | 82 | 15 | 68 | 38,704 |
| 2021 | 2,916 | 191 | 2,725 | 77 | 13 | 64 | 36,240 |
| 2022 | 2,732 | 184 | 2,548 | 73 | 12 | 60 | 34,055 |
| Total | 82,662 | 5,353 | 77,309 | 2,185 | 356 | 1,830 | 1,026,100 |
* Source of taffic accident deaths: Statistical Analysis of Traffic Accidents for 2023(KoROAD)
우리나라는 2022년부터 eCall 시스템을 도입을 목표로 하고 있다(Han et al., 2019). 국내 상황을 고려하였 을 때, 2022년부터 2031년까지 예측되는 eCall IVS 보급률과 2005년부터 2022년까지 교통사고 사망자 수에 대한 회귀분석을 통해 예측되는 교통사고 사망자 수를 기반으로 사망자 수와 사회적 비용 감소 효과를 분석 하였다. 그 결과 eCall 시스템 구축 시, 2022년부터 2030년까지는 약 200명 감소하고 사회적 비용은 약 71,800 천 달러 감소할 것으로 분석된다(<Table 10>).
<Table 10>
The effect of eCall system adoption on reducing the number of deaths and social costs
| Year | eCall IVS penetration rate | Predicted deaths without eCall | Expected reduction in deaths with eCall | Reduction in social cost ($×1,000) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Total | Highways17) | Generalroads18) | Total | Highways | General roads | |||
| 2022 | 18.1 | 2,852 | 147 | 2,705 | 14 | 2 | 12 | 5,026 |
| 2023 | 25.2 | 2,645 | 130 | 2,514 | 19 | 3 | 16 | 6,821 |
| 2024 | 32.3 | 2,437 | 113 | 2,324 | 21 | 3 | 18 | 7,539 |
| 2025 | 41.8 | 2,229 | 97 | 2,133 | 25 | 3 | 22 | 8,975 |
| 2026 | 47.6 | 2,022 | 80 | 1,942 | 25 | 3 | 22 | 8,975 |
| 2027 | 51.9 | 1,814 | 63 | 1,751 | 25 | 3 | 22 | 8,975 |
| 2028 | 57.5 | 1,606 | 46 | 1,561 | 24 | 2 | 22 | 8,616 |
| 2029 | 65.6 | 1,399 | 29 | 1,370 | 24 | 2 | 22 | 8,616 |
| 2030 | 77.9 | 1,191 | 12 | 1,179 | 23 | 1 | 22 | 8,257 |
| Total | - | 18,195 | 717 | 17,479 | 200 | 22 | 178 | 71,800 |
Ⅶ. 결론 및 향후 과제
본 논문의 목적은 긴급구난 기관이 교통사고 발생 시 효율적이고 신속한 대응을 지원할 수 있는 eCall 시 스템을 개발하고 통합실증을 통해 시간 단축 효과, 교통사고 사망자 수 감소, 사회적 비용 감소 효과를 분석 하는 것이다.
이를 위해 우리는 다양한 국가의 eCall 연구와 개발 사례를 고찰하고 한국의 긴급구난 기관의 요구사항 (ESD, 상해 중증도 정보, 차량 내부 사진)을 반영하여 한국형 eCall 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 eCall 시스템의 유효성을 검증하기 위해 2019년 6월부터 10월까지 약 5개월 동안 전국을 대상으로 통합실증을 시 행하였다. eCall 시스템의 통합실증 결과 MSD 정상 수신률은 99.25%, 위치측위 오차는 1.51 m로 우수한 성 능을 확인하였다. eCall 시스템을 도입하는 경우 교통사고 발생부터 병원도착까지의 시간은 고속도로의 경우 3분 59초, 일반도로의 경우 1분 22초 단축되는 것으로 나타났다. 이러한 시간단축 효과로 2005년부터 2022년 까지 발생한 교통사고 사망자 수는 약 2,185명 감소되고 사회적 비용은 약 1,026,100천달러 감소될 것으로 추 정되었다. 또한, 2022년부터 2030년까지 eCall IVS 보급률을 고려하여 기대효과를 산정하는 경우 사망자 수 는 약 200명, 사회적 비용은 약 71,800천달러 감소할 것으로 예측되며, 사망자 이외에 중상자가 경상으로 회 피되는 측면을 고려한다면 기대효과는 더 커질 수 있다. 또한, 사망자 수 감소는 긴급구난 기관에서 현장 도 착까지의 단축 시간만을 기반으로 산출된 것으로. eCall 시스템이 교통사고 발생부터 교통사고 접수까지의 시간(<Fig. 10> T1, T2), 교통사고 현장상황을 파악할 수 있는 정보(<Fig. 3>, <Fig. 4>)를 긴급구난 기관에 제 공함으로써 발생되는 효과를 고려하면 사망자 수는 더 줄어들 것으로 예상된다.
하지만, 이러한 기대효과는 교통사고 발생 시 현장 사망 등 다양한 교통사고 상황을 반영하지는 못한 결 과이며 본 논문의 한계점이다. 교통사고 현장 상황에 대한 좀 더 상세한 데이터가 현재는 없으나 향후 수집 되는 경우 이를 반영하여 기대효과를 보완할 필요가 있다.
또한, 교통사고는 1,000번 중 한 번의 사고를 인지하지 못하여 사망사고로 이어질 수 있기 때문에 eCall 시 스템은 더 많은 실증을 통해 기술 성숙도가 향상되어야 한다. 본 연구에서 통신환경을 산, 강, 터널 등 지형 적인 측면으로 접근하였으나, 폭우, 눈, 돌풍 등 기상 조건도 포함된 실증이 필요하다. eCall IVS는 어떠한 환 경에서도 MSD를 eCall 센터에 성공적으로 송신할 수 있는 알고리즘 및 기술개발이 추가적으로 필요하고 최 근 급부상하고 있는 C-ITS, 드론 모니터링 등 다양한 기술과의 융합을 통한 eCall 서비스의 고도화도 고려되 어야 한다.
마지막으로 eCall 시스템 도입을 위해서 기술적 측면 이외에 법·제도적 측면에서 준비가 필요하다. 유럽과 러시아는 eCall IVS기 의무장착을 법제화하였다. eCall IVS 의무장착 법제화는 공공영역에서 eCall 센터 구축 에 대한 명분을 제공하며 결과적으로 eCall 시스템 도입 및 활성화에 기반이 될 수 있다. 법제화를 위해서는 eCall 시스템의 성능과 기대효과에 대한 확인이 필요하며, 본 논문에서 설명하는 통합실증 결과가 eCall 시스 템에 법제화에 기여되길 바란다. 이로써 eCall 시스템 도입 및 확산되어 교통사고 발생 시 긴급구난 기관의 신속하고 적절한 대응으로 교통사고 사망자가 최소화되길 바란다.
